A Novel Multimodal Collaborative Drone-Assisted VANET Networking Model

Drones can be used in many assistance roles in complex communication situations and play key roles as aerial wireless relays to help terrestrial network communications. Although a great deal of emphasis has been placed on the drone-assisted networks, the majority of existing works often focus on routing protocols and do not fully exploit the drones’ superiority and flexibility. To fill in this gap, this paper proposes a collaborative communication scheme for multiple drones to assist the urban vehicular ad-hoc networks (VANETs). In this scheme, drones are distributed according to the predicted terrestrial traffic condition in order to efficiently alleviate the inevitable problems of conventional VANETs, such as building obstacle, isolated vehicles, and uneven traffic loading. To effectively coordinate multiple drones simultaneously, this issue is modeled as a multimodal optimization problem to improve the global performance on a certain space. To this end, a succinct swarm-based optimization algorithm, namely Multimodal Nomad Algorithm (MNA) is presented. This algorithm is inspired by the migratory behavior of the nomadic tribes on Mongolia grassland. Based on a real-world floating car data of Chengdu city in China, extensive experiments are carried out to examine the performance of the proposed MNA-optimized drone-assisted VANET considering the processed mobility models. The results demonstrate that our scheme outperforms its counterparts in terms of the average number of hops, improved average packet delivery ratio, and throughput of the global test space

Багатокритеріальна система оптимізації налаштування нейронних мереж

Штучні нейронні мережі є об’єктом дослідження, а предметом дослідження розглядаються ті генетичні методи та алгоритми нейронних мереж, які будуть налаштовувати нейронні мережі. Робота присвячена розробці програмного засобу, що допомагає в підборі параметрів для структурно-параметричного синтезу штучних нейронних мереж, та дозволяє отримати нейромережеві моделі, придатні для виробничого застосування. У дипломі розглянуті сучасні підходи до вирішення поставленого завдання. На їх основі розроблено архітектуру програмного застосунку, який являє собою програмну систему, яка складається з окремих компонентів, що робить її гнучкою для змін, легко керованою та дає можливість інтеграції з іншими системами. Застосунок побудований із використанням сучасних програмних засобів, може бути розгорнутий на широкому спектрі обчислювальних систем, є платформонезалежним. Отримані результати можуть бути корисними при застосуванні у багатьох галузях, що пов’язані з класифікації, апроксимацією, Розмір пояснювальної записки становить 88 аркушів, містить 29 ілюстрацій, 26 таблиць, 6 додатків.Neural networks are the object of research, and the subject of research is the evolutionary methods and algorithms of neural networks, the parameters of which will be offered to the user. The work is devoted to the development of software that helps in the selection of parameters for structural and parametric synthesis of artificial neural networks, and allows to obtain neural network models suitable for industrial use. The diploma considers modern approaches to solving the problem. Based on them, a software application architecture was developed, which is a software system that consists of individual components, which makes it flexible for change, easy to manage and allows integration with other systems. The application is built using modern software, can be deployed on a wide range of computer systems, is platform- independent. The obtained results can be useful in many areas related to robotic systems and system that are related to classification, approximation, prediction. Explanationary note size ‒ 88 pages, contains 29 illustrations, 26 tables, 6 applications